Preguntas etiquetadas con threshold

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Tengo una pregunta sobre la clasificación en general. Supongamos que f es un clasificador, que genera un conjunto de probabilidades dados algunos datos D. Normalmente, uno diría: bueno, si P (c | D)> 0.5, asignaremos una clase 1, de lo contrario 0 (deje que esto sea un binario clasificación). Mi …

49 machine-learning  classification  binary-data  threshold 

Por lo general, en la regresión logística, ajustamos un modelo y obtenemos algunas predicciones sobre el conjunto de entrenamiento. Luego validamos de manera cruzada esas predicciones de entrenamiento (algo así como aquí ) y decidimos el valor umbral óptimo basado en algo como la curva ROC. ¿Por qué no incorporamos …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

He usado la función h2o.glm () en R que proporciona una tabla de contingencia en el resultado junto con otras estadísticas. La tabla de contingencia se titula "Tabla cruzada basada en el umbral óptimo F1 " Wikipedia define la puntuación F1 o la puntuación F como la media armónica de …

13 threshold 

El hiperplano óptimo en SVM se define como: w⋅x+b=0,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, donde representa el umbral. Si tenemos algún mapeo que mapea el espacio de entrada a algún espacio , podemos definir SVM en el espacio , donde el hiperplano óptimo será:ϕ Z Zbbbϕϕ\mathbf \phiZZZZZZ w⋅ϕ(x)+b=0.w⋅ϕ(x)+b=0.\mathbf w \cdot \mathbf …

11 svm  threshold 

Toda la literatura de Modelado de Distribución de Especies sugiere que cuando se predice la presencia / ausencia de una especie utilizando un modelo que genera probabilidades (por ejemplo, RandomForests), la elección del umbral de probabilidad para clasificar una especie como presencia o ausencia es importante y uno debe No …

10 r  classification  random-forest  threshold 

Estoy trabajando con una serie temporal de puntajes de anomalías (el fondo es la detección de anomalías en redes de computadoras). Cada minuto, obtengo un puntaje de anomalía que me dice cuán "inesperado" o anormal es el estado actual de la red. Cuanto más alto sea el puntaje, más anormal …

9 time-series  outliers  threshold